CN109740054A - 一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法与设备 - Google Patents

Abstract

本申请的目的是提供一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法和设备，获取目标用户和多个其他用户的基本信息；对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，以从所述多个其他用户中，确定所述目标用户的一个或多个关联用户；基于所述一个或多个关联用户的基本信息，以及与所述一个或多个关联用户相对应的待处理财经信息，确定至少一项关联财经信息。本申请为用户提供及时有效的定制财经信息，并在用户所需的财经信息瞬息万变的情况下满足用户对财经信息的实时性需求。

Description

一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法与设备

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种用于确定目标用户的关联财经信息的技术。

背景技术

对于财经读者而言，在现有技术中，传统的资讯推荐系统只能提供较简单的信息，但是对于读者、尤其是财经读者而言，根据交易状况、市场行情、相关政策等的变化，其所需的信息是多样化且可能快速变化的，传统的资讯推荐系统较难适应这些变化。另一方面，为了获得定制化的信息，对于财经领域而言，环境(例如上述交易状况、市场行情、相关政策等)的快速变化会造成定制化信息的滞后，给用户的决策带来障碍。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法与设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法，该方法包括：

a获取目标用户和多个其他用户的基本信息；

b对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，以从所述多个其他用户中，确定所述目标用户的一个或多个关联用户；

c基于所述一个或多个关联用户的基本信息，以及与所述一个或多个关联用户相对应的待处理财经信息，确定至少一项关联财经信息；

其中，相应用户的基本信息包括该用户的用户属性信息、用户交易信息及用户行为信息。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定目标用户的关联财经信息的设备，该设备包括：

第一模块，用于获取目标用户和多个其他用户的基本信息；

第二模块，用于对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，以从所述多个其他用户中，确定所述目标用户的一个或多个关联用户；

第三模块，用于基于所述一个或多个关联用户的基本信息，以及与所述一个或多个关联用户相对应的待处理财经信息，确定至少一项关联财经信息；

其中，相应用户的基本信息包括该用户的用户属性信息、用户交易信息及用户行为信息。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定目标用户的关联财经信息的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以上所述方法的操作。

根据本申请的一个方面，提供了一种包括指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得系统执行以上所述方法的操作。

与现有技术相比，本申请能够结合用户自身状况，根据交易状况、市场行情、相关政策等的变化，确定该用户的相关用户，并进而确定用户的关联财经信息，从而为用户提供及时有效的定制财经信息，并在用户所需的财经信息瞬息万变的情况下满足用户对财经信息的实时性需求。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出根据本申请一个实施例的一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法流程图；

图2示出根据本申请一个实施例的一种用于确定目标用户的关联财经信息的设备的功能模块图；

图3示出根据本申请一个实施例的一种示例性设备的功能模块图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步详细描述。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

本申请所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。优选地，所述设备还可以是运行于所述用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备、网络设备、触摸终端或网络设备与触摸终端通过网络相集成所构成的设备上的程序。

当然，本领域技术人员应能理解上述设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的设备如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或者更多，除非另有明确具体的限定。

本申请提供了一种信息确定设备，该设备用于为目标用户提供其关联财经信息。以下基于该信息确定设备，对本申请进行详细描述。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法。参考图1，该方法包括步骤S10、步骤S20和步骤S30。

在步骤S10中，信息确定设备获取目标用户和多个其他用户的基本信息。其中，目标用户和/或其他用户的基本信息用于对用户进行不同维度的识别，以确定相似用户。在一些实施例中，目标用户和/或其他用户的基本信息包括，但不限于，该用户的年龄、性别等自身属性信息，或者该用户的风险偏好、交易时间、操作周期等交易信息，或者该用户的浏览时长、浏览热点/频次、点击行为等行为信息。本领域技术人员应能理解，以上所述的目标用户和/或其他用户的基本信息仅为举例，而不对本申请进行任何限定，其他现有的或者今后可能出现的目标用户和/或其他用户的基本信息，如能适用于本申请，也包含在本申请的保护范围内，并以引用的方式包含于此。

在步骤S20中，信息确定设备对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，以从所述多个其他用户中，确定所述目标用户的一个或多个关联用户。其中，所述聚类分析用于确定所述目标用户的相关用户，从而为后续根据相关用户的浏览习惯、浏览记录等向目标用户提供推荐咨询做好准备。

在步骤S30中，信息确定设备基于所述一个或多个关联用户(例如，前述相关用户)的基本信息，以及与所述一个或多个关联用户相对应的待处理财经信息，确定至少一项关联财经信息。其中，所述至少一项关联财经信息用于提供至目标用户，其在一些实施例中是基于其他用户的浏览习惯、浏览记录等确定的。

其中，相应用户(包括但不限于目标用户，和/或其他用户，例如目标用户的一个或多个关联用户)的基本信息包括该用户的用户属性信息、用户交易信息及用户行为信息。

在一些实施例中，关联用户与目标用户的用户满足一定的条件。例如，关联用户与目标用户的关联度大于预设阈值；此外，关联用户在一些实施例中可为一位或多位，系统亦可在多位候选的用户中根据一定的规则确定若干位作为目标用户的关联用户，例如随机选取其中一定数量的用户作为目标用户的关联用户，或者选取其中与目标用户的关联度最高的若干位用户作为目标用户的关联用户。

在一些实施例中，所述用户属性信息包括以下的一项或者多项：

-相应用户的年龄信息，例如根据用户的身份证信息与当前时间得到；

-相应用户的性别信息，例如根据用户的身份证信息或者用户的注册信息得到；

-相应用户的地域信息，例如根据用户的身份证信息或者用户的注册信息得到；

-相应用户的家庭状况信息，包括但不限于该用户的家庭成员状况信息，例如根据用户的注册信息得到；

-相应用户的教育经历信息，例如根据用户的注册信息得到；

-相应用户的收入水平信息，例如根据用户的注册信息得到；

-相应用户的所处行业信息，例如根据用户的注册信息得到。

其中，以上所述的相应用户，可为所述目标用户，亦可为所述目标用户的关联用户。

在一些实施例中，所述用户交易信息与用户的交易相关联，其包括以下的一项或者多项：

相应用户的风险偏好信息；

相应用户的持仓信息；

相应用户的交易时间信息；

相应用户的交易行为信息；

相应用户的操作周期信息；

相应用户的行业偏好信息。

其中，以上所述的相应用户，可为所述目标用户，亦可为所述目标用户的关联用户。

在一些实施例中，用户行为信息包括以下至少任一项：

相应用户的浏览时长信息，例如该用户浏览某一篇或者某一类别的财经资讯的单次或累计浏览时长；

相应用户的浏览热点信息；

相应用户的浏览频次信息，例如该用户浏览某一篇或者某一类别的财经资讯的频次；

相应用户的点击行为信息，例如该用户点击某一篇或者某一类别的财经资讯的行为的次数；

相应用户的收藏行为，例如该用户是否收藏某一篇或者某一类别的财经资讯；

相应用户的互动行为，例如该用户在留言区与其他用户的互动行为。

其中，以上所述的相应用户，可为所述目标用户，亦可为所述目标用户的关联用户。

在一些实施例中，在步骤S20中，为了对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，信息确定设备基于所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息的时效性信息，对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析。在一些实施例中，用户画像系统基于以上所述的用户属性信息、用户交易信息、用户行为信息等对用户进行不同维度的识别，但是其中的某些维度具有时效性，因此在用户画像模块中需要针对不同维度的时效性做不同的处理，从而为用户提供更准确及时的资讯。例如，个股持仓中的“雄安概念股”在某个时间段可能具有较高的权重，但是随着时间的推移，其权重可能又剧烈的波动。在具体实现方式中，为了更迅速和全面地更新用户画像，在一些实施例中，对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息的处理，是基于Spark特征提取、Storm流处理以及Cassandra存储进行的。

在一些实施例中，上述步骤S30包括子步骤S31(未示出)和子步骤S32(未示出)。在子步骤S31中，信息确定设备从至少一个财经信息源获取待处理财经信息。例如，所述至少一个财经信息源，包括但不限于以下的一项或者多项：社交站点；新闻站点；财经信息站点；政府信息站点。在此，本领域技术人员应能理解，这些财经信息源仅为举例而不对本申请进行任何限定，其他现有的或者今后可能出现的财经信息源如能适用于本申请，也包含在本申请的保护范围内，并以引用的方式包含于此。其中，从这些财经信息源获取待处理财经信息的方式，在一些实施例中可为对指定网站进行数据爬取。随后，在步骤S32中，信息确定设备基于所述一个或多个关联用户的基本信息以及所述待处理财经信息，匹配确定至少一项关联财经信息，例如通过机器学习的方式匹配，关联算法包括但不限于深度神经网络、决策树、支持向量机等。

在一些实施例中，上述方法还包括步骤S40(未示出)和步骤S50(未示出)。在步骤S40中，信息确定设备根据目标用户的用户操作以及所述用户操作所对应的操作时间，确定所述目标用户的用户偏好信息中的至少一项偏好项目的偏好权重。例如，该偏好权重用于衡量用户行为对用户而言的重要程度，用户付出代价越大的行为其权重越高。在步骤S50中，信息确定设备基于所述偏好信息以及所述偏好权重，确定所述目标用户的特征向量。相应地，在步骤S32中，信息确定设备基于所述一个或多个关联用户的基本信息、所述待处理财经信息以及所述目标用户的特征向量，匹配确定至少一项关联财经信息。例如，同时也确定其他用户的特征向量，并根据目标用户与其他用户的特征向量计算该两向量的余弦距离，从而确定目标用户和其他用户的相似度。

在一些实施例中，在步骤S31中，信息确定设备从至少一个财经信息源获取待处理财经信息，并确定所述待处理财经信息的提取信息的热度信息。其中，所述提取信息包括但不限于财经信息的关键词。相应地，在步骤S40中，信息确定设备获取目标用户的用户操作以及所述用户操作所对应的操作时间，例如用户近期的行为比较重要，很久之前的行为则相对次要；若所述用户操作与所述提取信息相关联，根据目标用户的用户操作、所述用户操作所对应的操作时间以及所述热度信息，确定所述目标用户的用户偏好信息中的至少一项偏好项目的偏好权重，其中所述偏好权重与所述热度信息负相关。例如，一般来说，用户近期的行为比较重要，而用户很久之前的行为相对次要。因此，如果用户最近阅读过某篇文章，那么这个文章对应的特征将会具有比较高的权重。再者，用户行为的次数，有时用户对一篇文章会产生很多次行为。因此用户对同一资讯的同一种行为发生的次数也反映了用户对资讯的兴趣，行为次数多的资讯对应的特征权重越高。最后，如果用户对一个很热门的话题产生了行为，往往不能代表用户的个性，因为用户可能是在跟风，可能对该话题并没有太大兴趣，特别是在用户对一个热门资讯产生了偶尔几次不重要的行为时，就更说明用户对这个资讯可能没有什么兴趣，可能只是因为这个话题到处都是，很容易看到而已。反之，如果用户对一个不热门的话题产生了行为，就说明了用户的个性需求。从而，通过以上所述的方式，本申请能结合客户偏好提供更准确的推荐资讯。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定目标用户的关联财经信息的信息确定设备。参考图1，该设备包括第一模块10、第二模块20和第三模块30。

第一模块10获取目标用户和多个其他用户的基本信息。其中，目标用户和/或其他用户的基本信息用于对用户进行不同维度的识别，以确定相似用户。在一些实施例中，目标用户和/或其他用户的基本信息包括，但不限于，该用户的年龄、性别等自身属性信息，或者该用户的风险偏好、交易时间、操作周期等交易信息，或者该用户的浏览时长、浏览热点/频次、点击行为等行为信息。本领域技术人员应能理解，以上所述的目标用户和/或其他用户的基本信息仅为举例，而不对本申请进行任何限定，其他现有的或者今后可能出现的目标用户和/或其他用户的基本信息，如能适用于本申请，也包含在本申请的保护范围内，并以引用的方式包含于此。

第二模块20对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，以从所述多个其他用户中，确定所述目标用户的一个或多个关联用户。其中，所述聚类分析用于确定所述目标用户的相关用户，从而为后续根据相关用户的浏览习惯、浏览记录等向目标用户提供推荐咨询做好准备。

第三模块30基于所述一个或多个关联用户(例如，前述相关用户)的基本信息，以及与所述一个或多个关联用户相对应的待处理财经信息，确定至少一项关联财经信息。其中，所述至少一项关联财经信息用于提供至目标用户，其在一些实施例中是基于其他用户的浏览习惯、浏览记录等确定的。

其中，相应用户(包括但不限于目标用户，和/或其他用户，例如目标用户的一个或多个关联用户)的基本信息包括该用户的用户属性信息、用户交易信息及用户行为信息。

在一些实施例中，关联用户与目标用户的用户满足一定的条件。例如，关联用户与目标用户的关联度大于预设阈值；此外，关联用户在一些实施例中可为一位或多位，系统亦可在多位候选的用户中根据一定的规则确定若干位作为目标用户的关联用户，例如随机选取其中一定数量的用户作为目标用户的关联用户，或者选取其中与目标用户的关联度最高的若干位用户作为目标用户的关联用户。

在一些实施例中，所述用户属性信息包括以下的一项或者多项：

-相应用户的年龄信息，例如根据用户的身份证信息与当前时间得到；

-相应用户的性别信息，例如根据用户的身份证信息或者用户的注册信息得到；

-相应用户的地域信息，例如根据用户的身份证信息或者用户的注册信息得到；

-相应用户的家庭状况信息，包括但不限于该用户的家庭成员状况信息，例如根据用户的注册信息得到；

-相应用户的教育经历信息，例如根据用户的注册信息得到；

-相应用户的收入水平信息，例如根据用户的注册信息得到；

-相应用户的所处行业信息，例如根据用户的注册信息得到。

其中，以上所述的相应用户，可为所述目标用户，亦可为所述目标用户的关联用户。

在一些实施例中，所述用户交易信息与用户的交易相关联，其包括以下的一项或者多项：

相应用户的风险偏好信息；

相应用户的持仓信息；

相应用户的交易时间信息；

相应用户的交易行为信息；

相应用户的操作周期信息；

相应用户的行业偏好信息。

其中，以上所述的相应用户，可为所述目标用户，亦可为所述目标用户的关联用户。

在一些实施例中，用户行为信息包括以下至少任一项：

相应用户的浏览时长信息，例如该用户浏览某一篇或者某一类别的财经资讯的单次或累计浏览时长；

相应用户的浏览热点信息；

相应用户的浏览频次信息，例如该用户浏览某一篇或者某一类别的财经资讯的频次；

相应用户的点击行为信息，例如该用户点击某一篇或者某一类别的财经资讯的行为的次数；

相应用户的收藏行为，例如该用户是否收藏某一篇或者某一类别的财经资讯；

相应用户的互动行为，例如该用户在留言区与其他用户的互动行为。

其中，以上所述的相应用户，可为所述目标用户，亦可为所述目标用户的关联用户。

在一些实施例中，为了对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，第二模块20基于所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息的时效性信息，对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析。在一些实施例中，用户画像系统基于以上所述的用户属性信息、用户交易信息、用户行为信息等对用户进行不同维度的识别，但是其中的某些维度具有时效性，因此在用户画像模块中需要针对不同维度的时效性做不同的处理，从而为用户提供更准确及时的资讯。例如，个股持仓中的“雄安概念股”在某个时间段可能具有较高的权重，但是随着时间的推移，其权重可能又剧烈的波动。在具体实现方式中，为了更迅速和全面地更新用户画像，在一些实施例中，对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息的处理，是基于Spark特征提取、Storm流处理以及Cassandra存储进行的。

在一些实施例中，上述第三模块30包括第三一单元31(未示出)和第三二单元32(未示出)。第三一单元31从至少一个财经信息源获取待处理财经信息。例如，所述至少一个财经信息源，包括但不限于以下的一项或者多项：社交站点；新闻站点；财经信息站点；政府信息站点。在此，本领域技术人员应能理解，这些财经信息源仅为举例而不对本申请进行任何限定，其他现有的或者今后可能出现的财经信息源如能适用于本申请，也包含在本申请的保护范围内，并以引用的方式包含于此。其中，从这些财经信息源获取待处理财经信息的方式，在一些实施例中可为对指定网站进行数据爬取。随后，第三二单元32基于所述一个或多个关联用户的基本信息以及所述待处理财经信息，匹配确定至少一项关联财经信息，例如通过机器学习的方式匹配，关联算法包括但不限于深度神经网络、决策树、支持向量机等。

在一些实施例中，上述设备还包括第四模块40(未示出)和第五模块50(未示出)。第四模块40根据目标用户的用户操作以及所述用户操作所对应的操作时间，确定所述目标用户的用户偏好信息中的至少一项偏好项目的偏好权重。例如，该偏好权重用于衡量用户行为对用户而言的重要程度，用户付出代价越大的行为其权重越高。第五模块50基于所述偏好信息以及所述偏好权重，确定所述目标用户的特征向量。相应地，第三二单元32基于所述一个或多个关联用户的基本信息、所述待处理财经信息以及所述目标用户的特征向量，匹配确定至少一项关联财经信息。例如，同时也确定其他用户的特征向量，并根据目标用户与其他用户的特征向量计算该两向量的余弦距离，从而确定目标用户和其他用户的相似度。

在一些实施例中，第三一单元31从至少一个财经信息源获取待处理财经信息，并确定所述待处理财经信息的提取信息的热度信息。其中，所述提取信息包括但不限于财经信息的关键词。相应地，第四模块40获取目标用户的用户操作以及所述用户操作所对应的操作时间，例如用户近期的行为比较重要，很久之前的行为则相对次要；若所述用户操作与所述提取信息相关联，根据目标用户的用户操作、所述用户操作所对应的操作时间以及所述热度信息，确定所述目标用户的用户偏好信息中的至少一项偏好项目的偏好权重，其中所述偏好权重与所述热度信息负相关。例如，一般来说，用户近期的行为比较重要，而用户很久之前的行为相对次要。因此，如果用户最近阅读过某篇文章，那么这个文章对应的特征将会具有比较高的权重。再者，用户行为的次数，有时用户对一篇文章会产生很多次行为。因此用户对同一资讯的同一种行为发生的次数也反映了用户对资讯的兴趣，行为次数多的资讯对应的特征权重越高。最后，如果用户对一个很热门的话题产生了行为，往往不能代表用户的个性，因为用户可能是在跟风，可能对该话题并没有太大兴趣，特别是在用户对一个热门资讯产生了偶尔几次不重要的行为时，就更说明用户对这个资讯可能没有什么兴趣，可能只是因为这个话题到处都是，很容易看到而已。反之，如果用户对一个不热门的话题产生了行为，就说明了用户的个性需求。从而，通过以上所述的方式，本申请能结合客户偏好提供更准确的推荐资讯。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如前任一项所述的方法被执行。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被计算机设备执行时，如前任一项所述的方法被执行。

本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个计算机程序；

当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前任一项所述的方法。

图3示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统；

如图3所示在一些实施例中，系统100能够作为各所述实施例中的任意一个信息确定设备。在一些实施例中，系统100可包括具有指令的一个或多个计算机可读介质(例如，系统存储器或NVM/存储设备120)以及与该一个或多个计算机可读介质耦合并被配置为执行指令以实现模块从而执行本申请中所述的动作的一个或多个处理器(例如，(一个或多个)处理器105)。

对于一个实施例，系统控制模块110可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器105中的至少一个和/或与系统控制模块110通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。

系统控制模块110可包括存储器控制器模块130，以向系统存储器115提供接口。存储器控制器模块130可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。

系统存储器115可被用于例如为系统100加载和存储数据和/或指令。对于一个实施例，系统存储器115可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。在一些实施例中，系统存储器115可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。

对于一个实施例，系统控制模块110可包括一个或多个输入/输出(I/O)控制器，以向NVM/存储设备120及(一个或多个)通信接口125提供接口。

例如，NVM/存储设备120可被用于存储数据和/或指令。NVM/存储设备120可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。

NVM/存储设备120可包括在物理上作为系统100被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问而不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备120可通过网络经由(一个或多个)通信接口125进行访问。

(一个或多个)通信接口125可为系统100提供接口以通过一个或多个网络和/或与任意其他适当的设备通信。系统100可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信。

对于一个实施例，(一个或多个)处理器105中的至少一个可与系统控制模块110的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块130)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器105中的至少一个可与系统控制模块110的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(SiP)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器105中的至少一个可与系统控制模块110的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器105中的至少一个可与系统控制模块110的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(SoC)。

在各个实施例中，系统100可以但不限于是：服务器、工作站、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)。在各个实施例中，系统100可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，系统100包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。

需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。本领域技术人员应能理解，计算机程序指令在计算机可读介质中的存在形式包括但不限于源文件、可执行文件、安装包文件等，相应地，计算机程序指令被计算机执行的方式包括但不限于：该计算机直接执行该指令，或者该计算机编译该指令后再执行对应的编译后程序，或者该计算机读取并执行该指令，或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程序。在此，计算机可读介质可以是可供计算机访问的任意可用的计算机可读存储介质或通信介质。

通信介质包括藉此包含例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的通信信号被从一个系统传送到另一系统的介质。通信介质可包括有导的传输介质(诸如电缆和线(例如，光纤、同轴等))和能传播能量波的无线(未有导的传输)介质，诸如声音、电磁、RF、微波和红外。计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据可被体现为例如无线介质(诸如载波或诸如被体现为扩展频谱技术的一部分的类似机制)中的已调制数据信号。术语“已调制数据信号”指的是其一个或多个特征以在信号中编码信息的方式被更改或设定的信号。调制可以是模拟的、数字的或混合调制技术。

作为示例而非限制，计算机可读存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动的介质。例如，计算机可读存储介质包括，但不限于，易失性存储器，诸如随机存储器(RAM,DRAM,SRAM)；以及非易失性存储器，诸如闪存、各种只读存储器(ROM,PROM,EPROM,EEPROM)、磁性和铁磁/铁电存储器(MRAM,FeRAM)；以及磁性和光学存储设备(硬盘、磁带、CD、DVD)；或其它现在已知的介质或今后开发的能够存储供计算机系统使用的计算机可读信息/数据。

在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (10)

1.一种用于确定目标用户的关联财经信息的方法，其中，该方法包括以下步骤：

a获取目标用户和多个其他用户的基本信息；

b对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，以从所述多个其他用户中，确定所述目标用户的一个或多个关联用户；

c基于所述一个或多个关联用户的基本信息，以及与所述一个或多个关联用户相对应的待处理财经信息，确定至少一项关联财经信息；

其中，相应用户的基本信息包括该用户的用户属性信息、用户交易信息及用户行为信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户属性信息包括以下至少任一项：

相应用户的年龄信息；

相应用户的性别信息；

相应用户的地域信息；

相应用户的家庭状况信息；

相应用户的教育经历信息；

相应用户的收入水平信息；

相应用户的所处行业信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户交易信息包括以下至少任一项：

相应用户的风险偏好信息；

相应用户的持仓信息；

相应用户的交易时间信息；

相应用户的交易行为信息；

相应用户的操作周期信息；

相应用户的行业偏好信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，用户行为信息包括以下至少任一项：

相应用户的浏览时长信息；

相应用户的浏览热点信息；

相应用户的浏览频次信息；

相应用户的点击行为信息；

相应用户的收藏行为；

相应用户的互动行为。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析，包括：

基于所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息的时效性信息，对所述目标用户和所述多个其他用户的基本信息进行聚类分析。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤c包括：

c1从至少一个财经信息源获取待处理财经信息；

c2基于所述一个或多个关联用户的基本信息以及所述待处理财经信息，匹配确定至少一项关联财经信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

r根据目标用户的用户操作以及所述用户操作所对应的操作时间，确定所述目标用户的用户偏好信息中的至少一项偏好项目的偏好权重；

s基于所述偏好信息以及所述偏好权重，确定所述目标用户的特征向量；

所述步骤c2包括：

基于所述一个或多个关联用户的基本信息、所述待处理财经信息以及所述目标用户的特征向量，匹配确定至少一项关联财经信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述步骤c1包括：

从至少一个财经信息源获取待处理财经信息，并确定所述待处理财经信息的提取信息的热度信息；

所述步骤r包括：

获取目标用户的用户操作以及所述用户操作所对应的操作时间；

若所述用户操作与所述提取信息相关联，根据目标用户的用户操作、所述用户操作所对应的操作时间以及所述热度信息，确定所述目标用户的用户偏好信息中的至少一项偏好项目的偏好权重，其中所述偏好权重与所述热度信息负相关。

9.一种用于确定目标用户的关联财经信息的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1至8中任一项所述方法的操作。

10.一种包括指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得系统执行根据权利要求1至8中任一项所述方法的操作。